트렌드 브레이크 전략

전반적인 설명

트렌드 브레이크아웃 전략은 가격 변동성을 계산하여 시장 트렌드와 거래를 판단하는 양적 전략이다. 전략은 촛불의 가격 변동성을 계산하기 위해 공식 (high-low) / close를 사용하여 추세 반전이 발생하는지 판단하기 위해 이동 평균을 통해 더 처리합니다. 변동성이 최근 기간 동안 평균 수준보다 높을 때 새로운 트렌드가 나타날 수 있습니다. 그 다음 전략은 거래 신호를 발행합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 지표는 촛불의 진폭을 반영하는 (high-low) / close이다. 전략은 먼저 이 지표를 계산하고, 그 다음 그 절대 값을 취하고 간단한 이동 평균을 계산한다. 현재 촛불의 변동성 지표의 절대 값이 일정 기간 동안 이동 평균 값보다 높으면 새로운 트렌드가 형성될 수 있음을 의미한다.

특히 전략에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. 변동성 지표로 계산 (대저) / 닫기
2. 변동성 지표의 절대값을 받아 간단한 이동 평균을 계산합니다.
3. 현재 촛불의 변동성을 일정 기간 동안의 이동 평균과 비교합니다 (사용자 입력)
4. 현재 변동성이 이동 평균보다 크다면 긴 신호를 형성하고, 낮다면 짧은 신호를 형성합니다.
5. 신호 방향에 따라 긴 또는 짧은 포지션을 설정

이 전략은 또한 지표 그래핑, 촛불 색상 변화 및 직관적 인 트렌드 판단을위한 다른 시각화를 포함합니다. 요약하면 잠재적 인 트렌드 변화를 판단하기 위해 가격 변동성을 사용하는 아이디어는 간단하고 효과적입니다.

장점

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

1. 간단하고 직접적인 원칙, 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운
2. 시장 트렌드 변화를 판단하기 위해 가격 변동성을 사용, 고정된 지표 프레임이 없습니다.
3. 판단 감수성을 조정할 수 있는 매개 변수
4. 좋은 직관적 효과와 함께 지표 도표 및 색상 변경
5. 소음을 완화하고 중장기 동향을 파악할 수 있습니다.

일반적으로, 이 전략은 전통적인 지표 판단의 사고 패턴을 깨고, 잠재적인 트렌드 변화를 유연하게 포착하기 위해 가격 변동성 자체에만 초점을 맞추고 있습니다. 전략은 조정 가능하고 사용하기 쉽고 추천 할 가치가 있습니다.

위험성

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

1. 시장 변동에 너무 민감하여 여러 개의 유효하지 않은 신호를 생성할 수 있습니다.
2. 가격 변동성만 고려하고 다른 요인을 무시하십시오.
3. 부적절한 매개 변수 설정은 트렌드를 놓칠 수 있거나 잘못된 판단을 일으킬 수 있습니다.
4. 중장기 동향과 단기 조정 등을 구분할 수 없다

이러한 위험은 주로 시장 트렌드를 결정하기 위해 가격 변동성에 대한 전략의 과도한 의존과 관련이 있습니다. 위험을 줄이기 위해 트렌드 신호의 유효성을 확인하기 위해 다른 판단 지표를 결합하고 단기 소음을 필터링하는 원활한 변동 지표로 매개 변수를 적절히 조정하는 것을 고려 할 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략을 최적화하는 주요 방향은 다음과 같습니다.

1. 트렌드 타당성을 결정하기 위해 거래량과 다른 지표를 결합합니다.
2. 신호 품질을 판단하기 위해 기계 학습 모델을 추가
3. 더 나은 매끄러운 효과를 위해 매개 변수 설정을 최적화
4. 중장기적 동향과 단기적 조정
5. 거래당 손실을 제어하기 위해 스톱 로스 전략과 결합

이러한 최적화 조치는 잘못된 거래의 확률을 줄이고 전략의 수익성을 향상시킬 수 있습니다. 특히 신호 유효성을 결정하기 위해 지표와 모델을 추가하면 유효하지 않은 신호를 크게 줄일 수 있습니다. 또한 단일 거래 손실을 제어하고 전반적인 수익을 보장하기 위해 스톱 로스 전략도 필요합니다.

요약

이 트렌드 브레이크아웃 전략은 가격 변동성을 계산하여 시장 트렌드 변화를 판단합니다. 원리는 간단하고 직접적이며 민감성 조정에 대한 사용자 정의 가능한 매개 변수로 사용이 유연합니다. 전략은 트렌드 변화를 포착하는 장점이 있지만 약간의 위험도 있습니다. 판단 지표를 최적화하고 필터링 모델을 설정하고 매개 변수 설정을 조정하여 개선 할 수 있습니다. 전략을 더 안정적이고 신뢰할 수 있도록합니다. 일반적으로이 전략은 시장 트렌드 변화를 결정하는 새로운 아이디어를 제공하며 추가 연구와 최적화에 가치가 있습니다.